Hadoop MapReduce實戰手冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[斯裏蘭卡] Srinath Perera，[斯裏蘭卡] Thilina Gunarathne 著，楊卓犖 譯，楊博淋 校

圖書標籤:

• Hadoop
• MapReduce
• 大數據
• 數據處理
• 分布式計算
• Java
• 實戰
• 編程
• 技術
• 開源

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115384379

版次：1

商品編碼：11668328

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：234

字數：306000

正文語種：中文

編輯推薦

　　《Hadoop MapReduce實戰手冊》是使用Hadoop生態係統處理大規模復雜數據集的一站式指南。本書先為讀者介紹瞭簡單的示例，然後深入到解決深度大數據問題的用例。
　　本書將教會讀者如何駕馭Hadoop生態係統中的各組件，包括HBase、Hadoop、Pig以及Mahout，然後讓讀者學會如何安裝雲環境來完成Hadoop MapReduce計算。本書還將用最真實的示例教會讀者如何處理大規模復雜數據集。
　　本書將教會讀者：
　　如何安裝Hadoop MapReduce和HDFS，開始運行示例程序；
　　如何安全地配置和管理Hadoop和HDFS；
　　理解Hadoop內部實現，以及如何擴展Hadoop來滿足用戶需求；
　　如何使用HBase、Hive、Pig、Mahout和Nutch簡單且有效地完成一些事情；
　　如何使用MapReduce解決各種分析問題；
　　解決復雜問題，如聚類、尋找關聯、在綫營銷及推薦；
　　如何使用雲環境完成Hadoop計算。

內容簡介

　　《Hadoop MapReduce實戰手冊》是一本學習Hadoop MapReduce的一站式指南，完整介紹瞭Hadoop生態體係，包括Hadoop平颱安裝、部署、運維等，Hadoop生態係統成員Hive、Pig、HBase、Mahout等。最重要的是，書中包含豐富的示例和多樣的實際應用場景，以一種簡單而直接的方式呈現瞭90個實戰攻略，並給齣一步步的指導。本書從獲取Hadoop並在集群中運行講起，依次介紹瞭高級HDFS，高級Hadoop MapReduce管理，開發復雜的Hadoop MapReduce應用程序，Hadoop的生態係統，統計分析，搜索與索引，聚類、推薦和尋找關聯，海量文本數據處理，雲部署等內容。

內頁插圖

目錄

第1章 搭建Hadoop並在集群中運行
1.1 簡介
1.2 在你的機器上安裝Hadoop
1.3 寫WordCountMapReduce示例程序，打包並使用獨立的Hadoop運行它
1.4 給WordCount MapReduce程序增加combiner步驟
1.5 安裝HDFS
1.6 使用HDFS監控UI
1.7 HDFS的基本命令行文件操作
1.8 在分布式集群環境中設置Hadoop
1.9 在分布式集群環境中運行WordCount程序
1.10 使用MapReduce監控UI
第2章 HDFS進階
2.1 簡介
2.2 HDFS基準測試
2.3 添加一個新的DataNode
2.4 DataNode下架
2.5 使用多個磁盤/捲以及限製HDFS的磁盤使用情況
2.6 設置HDFS塊大小
2.7 設置文件冗餘因子
2.8 使用HDFS的Java API
2.9 使用HDFS的C API（libhdfs）
2.10 掛載HDFS（Fuse-DFS）
2.11 在HDFS中閤並文件
第3章 高級Hadoop MapReduce運維
3.1 簡介
3.2 調優集群部署的Hadoop配置
3.3 運行基準測試來驗證Hadoop的安裝
3.4 復用Java虛擬機以提高性能
3.5 容錯和推測執行
3.6 調試腳本-分析任務失敗
3.7 設置失敗百分比以及跳過不良記錄
3.8 共享用戶的Hadoop集群-使用公平調度器和其他調度器
3.9 Hadoop的安全性--整閤使用Kerberos
3.10 使用Hadoop的工具接口
第4章 開發復雜的Hadoop MapReduce應用程序
4.1 簡介
4.2 選擇閤適的Hadoop數據類型
4.3 實現自定義的Hadoop Writable數據類型
4.4 實現自定義Hadoop key類型
4.5 從mapper中輸齣不同值類型的數據
4.6 為輸入數據格式選擇閤適的Hadoop InputFormat
4.7 添加新的輸入數據格式的支持-實現自定義的InputFormat
4.8 格式化MapReduce計算的結果-使用Hadoop的OutputFormat
4.9 Hadoop的中間（map到reduce）數據分區
4.10 將共享資源傳播和分發到MapReduce作業的任務中-Hadoop DistributedCache
4.11 在Hadoop上使用傳統應用程序-Hadoop Streaming
4.12 添加MapReduce作業之間的依賴關係
4.13 用於報告自定義指標的Hadoop計數器
第5章 Hadoop生態係統
5.1 簡介
5.2 安裝HBase
5.3 使用Java客戶端API隨機存取數據
5.4 基於HBase（錶輸入/輸齣）運行MapReduce作業
5.5 安裝Pig
5.6 運行第一條Pig命令
5.7 使用Pig執行集閤操作（join，union）與排序
5.8 安裝Hive
5.9 使用Hive運行SQL風格的查詢
5.10 使用Hive執行join
5.11 安裝Mahout
5.12 使用Mahout運行K-means
5.13 可視化K-means結果
第6章 分析
6.1 簡介
6.2 使用MapReduce的簡單分析
6.3 使用MapReduce執行Group-By
6.4 使用MapReduce計算頻率分布和排序
6.5 使用GNU Plot繪製Hadoop計算結果
6.6 使用MapReduce計算直方圖
6.7 使用MapReduce計算散點圖
6.8 用Hadoop解析復雜的數據集
6.9 使用MapReduce連接兩個數據集
第7章 搜索和索引
7.1 簡介
7.2 使用Hadoop MapReduce生成倒排索引
7.3 使用ApacheNutch構建域內網絡爬蟲
7.4 使用Apache Solr索引和搜索網絡文檔
7.5 配置Apache HBase作為ApacheNutch的後端數據存儲
7.6 在Hadoop集群上部署Apache HBase
7.7 使用Hadoop/HBase集群構建Apache Nutch全網爬蟲服務
7.8 用於索引和搜索的ElasticSearch
7.9 生成抓取網頁的內鏈圖
第8章 聚類、推薦和關係發現
8.1 簡介
8.2 基於內容的推薦
8.3 層次聚類
8.4 對亞馬遜銷售數據集進行聚類操作
8.5 基於協同過濾的推薦
8.6 使用樸素貝葉斯分類器的分類
8.7 使用Adwords平衡算法給廣告分配關鍵字
第9章 海量文本數據處理
9.1 簡介
9.2 使用Hadoop Streaming和Python預處理數據（抽取、清洗和格式轉換）
9.3 使用Hadoop Streaming進行數據去重
9.4 使用importtsv和批量加載工具把大型數據集加載到ApacheHBase
數據存儲中
9.5 創建用於文本數據的TF嚮量和TF-IDF嚮量
9.6 聚類文本數據
9.7 使用隱含狄利剋雷分布（LDA）發現主題
9.8 使用Mahout的樸素貝葉斯分類器分類文件
第10章 雲端部署--在雲上使用Hadoop
10.1 簡介
10.2 使用亞馬遜彈性MapReduce運行Hadoop MapReduce計算
10.3 使用亞馬遜EC2競價實例來執行EMR作業流以節約開支
10.4 使用EMR執行Pig腳本
10.5 使用EMR執行Hive腳本
10.6 使用命令行界麵創建亞馬遜EMR作業流
10.7 使用EMR在亞馬遜EC2雲上部署Apache HBase集群
10.8 使用EMR引導操作來配置亞馬遜EMR作業的虛擬機
10.9 使用Apache Whirr在雲環境中部署Apache Hadoop集群
10.10 使用Apache Whirr在雲環境中部署Apache HBase集群

前言/序言

海量數據處理的利器：Apache Spark 深度解析與實踐 在數據爆炸式增長的今天，如何高效、便捷地處理和分析海量數據，已成為企業和開發者麵臨的核心挑戰。傳統的單機處理方式早已捉襟見肘，分布式計算框架應運而生，而 Apache Spark，作為新一代的分布式計算引擎，以其卓越的速度、易用性和強大的功能，迅速風靡全球，成為大數據領域炙手可熱的技術。 本書並非對某一特定技術的簡單堆砌，而是旨在為讀者構建一個全麵、深入且極具實踐性的 Apache Spark 知識體係。我們深知，僅僅瞭解 Spark 的基本概念是遠遠不夠的，要想真正駕馭這個強大的工具，必須理解其底層原理，掌握其核心組件，並能在實際項目中靈活運用。因此，本書將從 Spark 的核心架構入手，層層剝離，直至應用層的各種高級技巧。 第一部分：Spark 核心原理與架構剖析 本部分是理解 Spark 的基石。我們將首先深入探討 Spark 的核心設計理念：內存計算。與其他框架不同，Spark 極大地利用內存來加速數據處理，這使得它在迭代計算和交互式查詢方麵擁有無與倫比的優勢。我們會詳細講解 Spark 如何通過 RDD（Resilient Distributed Dataset）這一核心抽象來構建容錯的分布式數據集，並分析 RDD 的惰性計算、寬依賴與窄依賴等關鍵特性。 接著，我們將全麵解析 Spark 的運行時架構。您將瞭解到 Spark 的 Driver Program、Executor、Cluster Manager（如 YARN、Mescal OS、Kubernetes）以及 Worker Node 之間的協作關係。我們將深入剖析 Spark Job 的生命周期，從提交到執行，再到任務的調度和執行計劃的生成。特彆地，我們會詳細講解 Spark 的 DAG（Directed Acyclic Graph）調度器，理解它如何將復雜的計算任務分解為一係列的 Stage 和 Task，並進行高效的調度和優化。 對於 Spark 的內存管理，本書將進行細緻的闡述。從 Spark 的堆內（On-heap）和堆外（Off-heap）內存管理機製，到內存的分配策略，以及數據在內存中的存儲格式（如 Kryo、Java 序列化），我們將幫助您理解 Spark 如何在有限的內存資源下實現極緻的性能。此外，我們還將探討 Spark Shuffle 的原理，這是 Spark 中開銷最大的操作之一，深入理解其工作機製對於性能調優至關重要。 第二部分：Spark SQL 與 DataFrame 深度探索 Spark SQL 是 Spark 生態係統中最重要的組件之一，它提供瞭用於結構化數據處理的強大功能。本書將重點講解 DataFrame API。您將學習如何使用 DataFrame 來錶示結構化數據，並掌握其豐富的查詢操作，包括選擇、過濾、聚閤、連接等。我們將對比 DataFrame 和 RDD 的異同，並說明為何在大多數情況下，DataFrame 是處理結構化數據的首選。 更進一步，我們將深入 Spark SQL 的查詢優化器 Catalyst。您將理解 Catalyst 如何將用戶編寫的 SQL 查詢或 DataFrame API 調用，通過一係列的分析、邏輯優化和物理優化，最終轉化為高效的執行計劃。我們將講解 Catalyst 的幾個關鍵階段，如 AST（Abstract Syntax Tree）的構建、Schema Pruning、Predicate Pushdown、Column Pruning 等，並解釋這些優化技術如何顯著提升查詢性能。 本書還會詳細介紹 Spark SQL 的數據源 API。您將學會如何方便地讀取和寫入多種數據源，包括 Parquet、ORC、JSON、CSV、JDBC 等。我們將重點講解 Parquet 和 ORC 這兩種列式存儲格式，以及它們在 Spark 中的優勢，並探討如何針對不同的數據源進行配置和優化。 第三部分：Spark Streaming 與 Structured Streaming：實時數據處理的利器 隨著實時數據分析需求的日益增長，Spark Streaming 和 Structured Streaming 應運而生。本書將全麵介紹 Spark 在流式處理領域的兩大解決方案。 首先，我們將深入講解 Spark Streaming。您將瞭解其核心概念，如 DStream（Discretized Stream），以及如何通過 DStream 來處理連續的數據流。我們會詳細講解 Spark Streaming 的窗口操作，如滑動窗口和固定窗口，以及它們在實時聚閤和分析中的應用。此外，我們還將討論 Spark Streaming 的容錯機製，以及如何保證數據的一緻性。 隨後，我們將重點介紹 Structured Streaming，這是 Spark 2.0 以來推齣的新一代流處理引擎，它將流處理提升到瞭與批處理相同的抽象層次。您將學會如何使用 DataFrame/Dataset API 來處理流式數據，體驗其簡單易用的查詢方式。我們將詳細講解 Structured Streaming 的核心概念，如 Source、Sink、Trigger、Watermark 等，並闡述它們在構建健壯的實時數據管道中的作用。本書還將涵蓋 Structured Streaming 的狀態管理和容錯機製，以及如何利用它實現端到端的exactly-once語義。 第四部分：Spark MLlib：構建強大的機器學習模型 在大數據時代，機器學習扮演著越來越重要的角色。Spark MLlib 提供瞭豐富的機器學習算法庫，能夠幫助您構建和部署大規模的機器學習模型。本書將帶領您走進 MLlib 的世界。 您將學習如何使用 MLlib 提供的各種數據預處理工具，如特徵提取、特徵轉換、數據標準化等。接著，我們將介紹 MLlib 中支持的監督學習算法，包括邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林、梯度提升樹等，並講解它們的應用場景和參數調優。 對於無監督學習，我們將介紹聚類算法（如 K-Means、LDA）和降維算法（如 PCA）。此外，本書還將講解 MLlib 在推薦係統和文本挖掘方麵的應用，以及如何利用 MLlib 構建推薦模型和進行文本情感分析。 第五部分：Spark 集群部署與性能調優 掌握瞭 Spark 的核心原理和 API 後，如何將其部署到生産環境中並進行有效的性能調優，是成功的關鍵。本書將提供實用的指導。 我們將詳細講解 Spark 在不同集群管理器的部署方式，包括 Standalone 模式、YARN 模式以及 Kubernetes 模式。您將學會如何配置 Spark 的環境變量、JVM 參數、內存分配等，以適應不同的部署環境。 在性能調優方麵，本書將提供一套係統的調優方法論。我們將從數據傾斜的診斷和處理入手，這是 Spark 中最常見且最影響性能的問題之一。您將學習如何通過查看 Spark UI、分析 Shuffle Read/Write 等指標來定位數據傾斜，並掌握多種解決策略，如 Shuffling 優化、Salting、Broadcast Join 等。 此外，我們還將講解 Spark 應用程序的監控與日誌分析，以及如何利用 Spark UI 來理解作業執行過程，發現性能瓶頸。本書還將深入探討 Executor 配置、內存調優、GC 優化、Shuffle 調優、網絡調優等方麵的實踐經驗，幫助您將 Spark 應用的性能提升到新的高度。 第六部分：Spark 生態係統與高級應用 除瞭核心的 Spark 計算引擎，Spark 還擁有一個豐富且不斷壯大的生態係統。本書將簡要介紹 Spark 的相關組件，如 Spark R（用於 R 語言的用戶）、Spark Shell（交互式開發環境）、Spark Submit（提交應用程序的工具）等。 我們還將探討 Spark 在一些高級應用場景中的實踐，例如： 交互式數據分析： 如何結閤 Jupyter Notebook 或 Zeppelin Notebook，利用 Spark SQL 和 DataFrame 進行快速的數據探索和可視化。 ETL（Extract, Transform, Load）流程構建： 利用 Spark 構建高效、可擴展的數據抽取、轉換和加載管道。 圖計算： 簡要介紹 Spark GraphX，用於處理和分析圖結構數據。 與大數據生態係統的集成： 討論 Spark 如何與 HDFS、Hive、Kafka、HBase 等流行的大數據組件無縫集成。 本書特色： 理論與實踐並重： 每一章節都輔以大量的代碼示例和實際操作指南，讓讀者在理論學習的同時，能夠親手實踐，加深理解。 循序漸進，由淺入深： 從 Spark 的基礎概念到高級特性，由易到難，層層遞進，適閤不同經驗水平的讀者。 全麵覆蓋，體係完整： 涵蓋瞭 Spark 的核心組件、高級API、實時處理、機器學習以及部署調優等方方麵麵。 貼近實際需求： 關注大數據處理中的常見問題和挑戰，提供切實可行的解決方案。 麵嚮未來： 緊跟 Spark 的最新發展趨勢，介紹前沿的技術和最佳實踐。 無論您是渴望掌握下一代大數據處理技術的開發者，還是希望提升海量數據分析能力的架構師，亦或是對分布式計算充滿好奇的研究者，本書都將是您不可或缺的學習伴侶。通過本書的學習，您將能夠自信地運用 Apache Spark 來解決復雜的數據挑戰，釋放數據的無限潛力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我對這本書的期待並不高，以為又是市麵上泛濫的那種“填鴨式”教學的書籍。但當我真正翻開它，尤其是看到它對MapReduce工作流程的描繪時，我的看法就徹底改變瞭。它不是簡單地羅列API，而是用一種非常生動的方式，把整個MapReduce的生命周期，從一個Job的提交，到Mapper的執行，再到Shuffle階段的數據分發和聚閤，最後到Reducer的計算，乃至最終結果的寫迴，都描繪得淋灕盡緻。書中的圖示也非常精彩，那些流程圖和數據流圖，簡直就是理解MapReduce精髓的“秘密武器”，讓我能夠輕鬆地把握住各個組件之間的關係和數據流動的方嚮。我印象最深刻的是它關於Shuffle階段的講解，我之前一直覺得這個階段是MapReduce中最神秘、最難理解的部分，但這本書通過細緻的剖析，包括本地緩存、內存溢齣、溢齣文件閤並、網絡傳輸等環節，讓我對這個過程有瞭一個全新的認識。而且，它還提供瞭很多在實際生産環境中可能遇到的問題的解決方案，比如如何處理大量的中間數據、如何避免網絡I/O成為瓶頸等等，這些都是我在學習過程中非常寶貴的經驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常閤理，循序漸進，由淺入深，完全符閤我們從新手成長為熟練開發者的學習路徑。它首先從Hadoop的基礎概念入手，介紹瞭HDFS的架構和核心功能，讓我們對數據存儲有瞭基本的瞭解。然後，它纔開始切入MapReduce的核心——編程模型和核心組件。我特彆喜歡它在講解Mapper和Reducer的生命周期時，那種精妙的對比和解釋，讓我們能夠清晰地看到它們在整個Job中的角色和職責。書中的每一個章節都緊密相連，但又各自獨立成篇，使得我們可以根據自己的需求，有針對性地去學習。我之前在開發一個數據分析應用時，需要處理大量的文本日誌。通過閱讀這本書關於文本處理和數據過濾的章節，我學會瞭如何有效地使用MapReduce來清洗和聚閤日誌數據，極大地提高瞭我的開發效率。而且，書中還涉及瞭一些更高級的主題，比如自定義Input/OutputFormat、自定義Writable等，這些都為我們進行更復雜的開發任務提供瞭理論基礎和實踐指導。這本書真的是一本值得反復閱讀的工具書，每次重讀都能有新的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於它將理論知識與實戰應用完美地結閤在瞭一起。它沒有停留在枯燥的理論概念上，而是通過一個個貼近實際場景的例子，生動地展示瞭MapReduce的強大功能和應用價值。我記得其中有一個章節，詳細講解瞭如何使用MapReduce來實現日誌分析，包括日誌的清洗、解析、統計和聚閤等一係列操作，這讓我茅塞頓開。我之前在工作中也遇到過類似的日誌處理需求，但總是不知道如何下手。讀完這一章，我不僅掌握瞭相關的MapReduce技巧，更重要的是，我對如何將MapReduce應用於實際業務場景有瞭更深刻的理解。書中的代碼示例，都經過瞭精心設計和測試，具有很高的參考價值。我曾經嘗試著去復現其中的一些例子，發現它們不僅能順利運行，而且在性能和穩定性方麵都錶現齣色。此外，這本書還對MapReduce的生態係統進行瞭廣泛的介紹，包括它與其他大數據組件的集成，這讓我能夠更全麵地認識MapReduce在整個大數據處理流程中的位置和作用。這本書絕對是大數據入門和進階過程中不可或缺的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，簡直就像挖到瞭寶藏！我對Hadoop MapReduce的瞭解一直停留在理論層麵，各種概念像雲裏霧裏的，總覺得離實際應用有點遙遠。但這本書不一樣，它不光是講概念，更是把那些晦澀難懂的原理一點點掰開瞭揉碎瞭，用最直觀、最貼近實戰的方式呈現齣來。我尤其喜歡它在講解Map和Reduce過程時，那種循序漸進的引導，讓我能清晰地看到數據是如何流轉，中間經曆瞭怎樣的轉換。書中的代碼示例更是精煉實用，很多時候，一個簡單的示例就能把我之前睏擾很久的某個細節瞬間點通。我記得之前在嘗試優化一個MapReduce作業時，遇到瞭性能瓶頸，摺騰瞭很久都沒找到癥結所在。這本書裏關於調優的部分，雖然不是直接解決我的那個具體問題，但它深入剖析瞭MapReduce的內部機製，讓我從更根本的角度去理解瞭性能瓶頸可能齣現的原因，比如shuffle階段的數據傾斜、內存的使用效率等等。這讓我有瞭一種“授人以漁”的感覺，不再是單純地復製粘貼代碼，而是真正理解瞭背後的原理，從而能夠舉一反三，自己去分析和解決問題。而且，書中對分布式計算的整體架構和Hadoop生態圈的介紹，也為我打開瞭新的視野，讓我知道MapReduce隻是整個大數據處理流程中的一環，還有Spark、Hive等其他工具與之協同工作，這對於我規劃未來的學習路徑非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，真的體現在它對細節的極緻追求上。很多時候，我們學習一個技術，遇到睏難不是因為理論太難，而是因為實踐中遇到的那些“坑”太多，而這些“坑”往往在講解理論的書籍裏會被一帶而過。這本書就做得非常好，它把那些容易齣錯、難以理解的細節，比如配置文件的設置、環境的搭建、數據格式的處理、甚至是命令行操作的每一個參數，都講得清清楚楚，明明白白。我特彆欣賞它在講解HDFS和MapReduce的交互時，詳細闡述瞭數據塊的存儲、讀寫過程中的數據傳輸和同步，以及JobTracker和TaskTracker的工作流程。這些細節，看似瑣碎，但卻決定瞭MapReduce作業能否順利運行，以及運行的效率。還有，它對MapReduce編程模型中的各種調優策略，比如Combiner的使用、分區函數的選擇、排序機製的原理，都做瞭深入的剖析，並且配以大量的實例來佐證。我之前在處理海量數據時，遇到瞭數據傾斜的問題，總是無法有效地解決。通過閱讀這本書關於數據傾斜的章節，我不僅理解瞭數據傾斜的成因，還學會瞭如何通過定製分區函數、使用Combiner來緩解這個問題。這種深入到源碼和底層機製的講解，讓我對MapReduce的理解從“知道是什麼”上升到瞭“理解為什麼”和“知道如何做”。

評分☆☆☆☆☆

有點薄，相對較貴，內容倒是挺好

評分☆☆☆☆☆

很實用，希望能有幫助！買瞭不少書瞭！

評分☆☆☆☆☆

不錯，好書，需要耐心看，內容很實用，初學者適用

評分☆☆☆☆☆

用著很不錯，下次應該還會再來

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。

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